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好玩儿的Python：从数据挖掘到深度学习

Primary LanguageJupyter NotebookGNU General Public License v3.0GPL-3.0

Python-learning

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好玩儿的Python：从数据挖掘到深度学习-From Data Mining to Deep Learning

info

简介

Git代码库

  • 克隆代码库到本地:

git clone git@github.com:wqw547243068/Python-learning.git

课程列表

时间线

时间 章节 题目 作业 备注
2018-5-14 第一节 入门导读
2018-5-21 第二节 Python基础 请完成ppt里提到的5-6个作业 这节课长达2h，内容非常多
2018-05-28 第三节 Python基础（续） 面向对象编程
2018-5-28 第三节 文本处理 字符串+面向对象+文本处理
2018-6-6 第四节 数据分析基础 Python生态圈及数据分析
- 第五节 机器学习基础 机器学习基本流程及Scikit-learn
- 第六节 深度学习基础 深度学习简介及tensorflow
- 第七节 iris和mnist 实战环节
- 第八节 RNN和NLP 聊天机器人
- 第九节 CNN和CV 人脸识别、目标检测

内容提要

第一节 入门导读

内容如下：

  1. AI时代何去何从
    • 时代浪潮：移动互联网→O2O→大数据→互金→智能家居→共享→AI→区块链
    • DL是AI/ML的一个重要分支，Data是燃料（DM能力不可或缺）
  2. 如何高效学习
  3. 课程导读

第二节 Python基础

内容如下：

  1. 入门神图：
    • 包，程序入口，函数，循环，分支，编码
  2. 开发环境：
  3. hello world
  4. 数据结构
  5. 算法
  6. 总结

第三节 Python基础（续）

内容如下：

  1. Python之禅：设计哲学
  2. 词频统计：词频排序→Top 3→中文版→文件读写→新闻语料
  3. 面向对象：代码块→函数→模块（过程） →类→包
  4. 总结

第四节 Python数据分析基础

  1. 数据基础
  2. Python生态圈
  3. 数据分析 分析流程如下： 分析流程
  4. 总结

第五节 机器学习基础

  1. 什么是机器学习
    • 各种关系
  2. 基本概念
  3. 经典算法
  4. 案例
  5. 总结

第六节 深度学习基础

  1. 什么是深度学习
    • 定义+发展历史
  2. 神经网络
  3. Tensorflow
  4. Tensorboard
  5. 总结

第七节 iris和mnist

  1. iris数据集+机器学习实战, 有道笔记链接
  2. mnist数据集+tensorflow进阶，jupyter notebook地址

第八节 RNN和NLP

  1. RNN简介

  2. 应用：

  3. NLP简介

  4. 应用

  5. 总结

第九节 CNN和CV

  1. iris数据集+机器学习实战

  2. CNN简介

  3. 应用

  4. 反思

数据挖掘实战

  • 以下是帮大数据文摘做的挖掘分析

big bang可视化分析

  • 【2019-05-22】临别给《生活大爆炸》做个台词数据分析，你猜谢耳朵最爱说什么？
  • 用python分析big bang台词，并可视化，jupyter笔记
  • TelAntiNomy
  • 【2019-05-22】汇总top场景的top人物的词频heatmap
  • <iframe src="courses/chapter_3/heatmap_freq.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="400" width="600"> </iframe>
  • 台词汇总vis_summary
  • <iframe src="courses/chapter_3/vis_summary.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="1500" width="100%"> </iframe>
  • top场景top人物的词云汇总vis_summary
  • <iframe src="courses/chapter_3/vis_wordcloud.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="600" width="100%"> </iframe>
  • pyecharts的词云demo：
  • <iframe src="courses/chapter_3/wordcloud.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="600" width="100%"> </iframe>
  • markdown转html格式工具

华为讲话稿分析

轨迹点聚类分析

  • 【2019-05-28】用DBSCAN将定位点聚类成簇，再做分类预测，判断常驻点，示例
  • <iframe src="data_mining/cluster.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="600" width="100%"> </iframe>

新冠状病毒感染可视化

  • 【2020-02-06】python+pyecharts可视化新冠状病毒（武汉肺炎）分布，示例
  • <iframe src="data_mining/ncov.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="2400" width="100%"> </iframe>

交流分享

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